معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي في التأمين: التشغيل الآلي للمطالبات والاكتتاب وكشف الاحتيال

يعد التأمين أحد أكثر الصناعات كثافة في المستندات والصور على هذا الكوكب. من صور المركبات والمنازل المتضررة، إلى الرسائل القانونية ووثائق الهوية الممسوحة ضوئيًا، إلى الصور الجوية في مناطق الكوارث - تعتمد كل مرحلة من مراحل دورة حياة السياسة والمطالبات على الصور لسرد القصة.

لكن معظم هذه الصور تصل بتنسيق خاطئ أو بدقة خاطئة أو كجزء من سير عمل معطل. يتم مسحها ضوئيًا أو جانبيًا أو تضمينها في ملفات PDF أو إرسالها كملفات JPG منخفضة الدقة. يُتوقع من شركات التأمين ومعالجي المطالبات والفرق القانونية تفسيرها بسرعة واتساق ودقة - واتخاذ القرارات بناءً على ما يمكنهم رؤيته (أو في بعض الأحيان لا يمكنهم رؤيته).

لا يمكن تغيير حجم المعالجة اليدوية للصور. إنه بطيء وذاتي وعرضة للخطأ. وغالبًا ما يعرض شركات التأمين للمخاطر - من المطالبات المتأخرة والمسؤولية الخاطئة إلى الاحتيال المفقود والضعف القانوني.

هذا هو المكان الذي تعمل فيه معالجة الصور الذكية على تغيير اللعبة. عندما تكون الصور مدعومة بأدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة، تتوقف عن كونها أدلة تحتاج إلى تفسير - وتصبح بيانات منظمة تدعم العمل.

استكشف سلسلة معالجة الصور في التأمين

ترتكز هذه المدونة على موقع Inaza معالجة الصور في التأمين سلسلة - مجموعة من المقالات المركزة التي تستكشف كيف يمكن لشركات التأمين وشركات MGAs والوسطاء وشركات إعادة التأمين استخراج القيمة الحقيقية من المدخلات القائمة على الصور.

من خلال عشر مدونات متعمقة، نغطي دور رؤية الكمبيوتر في FNOL، واكتشاف الاحتيال، وصور الأقمار الصناعية، والمستندات القانونية الممسوحة ضوئيًا، والمزيد. سواء كنت تقوم بتحديث المطالبات أو تقليل التعرض القانوني أو تدريب الذكاء الاصطناعي على تقييم الضرر، فإن هذه السلسلة توضح لك كيف يمكن أن يعمل ذكاء الصور - اليوم.

استكشف المجموعة الكاملة:

• عندما تأتي الرسائل القانونية بصيغة JPGs: المخاطر الخفية لمستندات التأمين القائمة على الصور
  
  
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأضرار التي تلحق بالممتلكات لفرز المطالبات بشكل أسرع
  
  
• رؤية الكمبيوتر في التأمين: ما هي ولماذا هي مهمة
  
  
• كيف يمكن لـ MGAs وشركات التأمين أتمتة استيعاب الصور في عمليات سير عمل FNOL
  
  
• استخراج البيانات الأساسية من نماذج التأمين الممسوحة ضوئيًا: دليل إرشادي
  
  
• من الصور إلى المدفوعات: كيف يعمل التعرف على الصور على تقصير دورة حياة المطالبات
  
  
• اكتشاف الاحتيال في عمليات إرسال الصور: ما يمكن للذكاء الاصطناعي رؤيته والذي قد يفوته البشر
  
  
• كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتأمين لفهم الأضرار البصرية
  
  
• دور الأقمار الصناعية والصور الجوية في الاستجابة للكوارث
  
  
• لماذا يهم تنسيق الصور: التكاليف المخفية لملفات JPG و PNG والمستندات الممسوحة ضوئيًا في عمليات التأمين

لماذا تعتبر الصور أساسية للتأمين - ويصعب التعامل معها

تلعب الصور دورًا في كل مرحلة تقريبًا من مراحل دورة حياة التأمين:

• في FNOL، فهي تلتقط الضرر الأولي وتدعم الفرز السريع.
  
  
• أثناء المطالبات، فهي بمثابة دليل على تقديرات الإصلاح أو المسؤولية.
  
  
• في الاكتتاب، يقومون بالتحقق من صحة شروط الملكية أو تعديلات السيارة أو سياق موقع الخطر.
  
  
• لإعادة التأمين، فهي تدعم رسم خرائط التعرض ونمذجة CAT.
  
  
• في الشؤون القانونية والامتثال، غالبًا ما تكون النسخة الوحيدة من الرسائل الرسمية أو إثبات التغطية الممسوح ضوئيًا.
  
  

لكن مدخلات الصور في حالة من الفوضى. يتم إرسالها عبر البريد الإلكتروني أو تحميلها من خلال تطبيقات الأجهزة المحمولة أو التقاطها في الموقع من قبل المقاولين أو مسحها ضوئيًا وإرسالها بالفاكس من الأنظمة القديمة. تختلف التنسيقات بشكل كبير: JPG أو PNG أو TIFF أو ملفات PDF المضمنة أو حتى لقطات الشاشة. القرارات غير متسقة. ونادرًا ما يتم وضع علامة على المحتوى نفسه أو تصنيفه أو استخراجه بطريقة منظمة.

من الناحية العملية، يعني هذا أنه يتعين على الأشخاص فتح كل صورة ومراجعتها وتفسيرها يدويًا - ثم التحقق من هذه المعلومات أو نسخها إلى الأنظمة النهائية.

هذا ليس فقط غير فعال - إنه محفوف بالمخاطر.

التكلفة الحقيقية لمراجعة الصور اليدوية

تعتبر المعالجة اليدوية للصور استنزافًا للوقت. يقضي مدققو المطالبات ساعات في مراجعة صور الأضرار. تقوم فرق الشؤون القانونية والامتثال بفتح المرفقات واحدة تلو الأخرى للتحقق من التواريخ أو التوقيعات أو البنود. حتى فرق الاكتتاب تضيع الوقت في البحث في استطلاعات الممتلكات الممسوحة ضوئيًا أو صور الموقع التي تم التقاطها بشكل سيئ.

ويلعب التعب دورًا. يمكن أن يفوت معالج المطالبات الذي يراجع أكثر من 50 ملفًا يوميًا الإشارات المرئية الدقيقة. قد يتجاهل المحلل القانوني جملة حرجة مضمنة في رسالة تستند إلى صورة ممسوحة ضوئيًا. يمكن أن تؤدي هذه الأخطاء البشرية إلى التكلفة النهائية - من التحقيقات غير الضرورية إلى التعرض للمسؤولية أو مدفوعات الاحتيال.

المشكلة ليست في الصورة. إنها العملية.

ما تفعله معالجة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الواقع

لا تقتصر معالجة الصور الحديثة في التأمين على قراءة ملف فقط. يتعلق الأمر بفهم المحتوى واستخراج البيانات الصحيحة واتخاذ الإجراء الصحيح - تلقائيًا.

إليك ما تتضمنه:

• رؤية الكمبيوتر: تكتشف النماذج المركبات والممتلكات والوجوه وتخطيطات المستندات والتشوهات البصرية - وتحدد ما هو موجود في الصورة ومكانها وما إذا كانت تلبي التوقعات.
  
  
• تصنيف الصور: هل هذه صورة تالفة أو بطاقة هوية أو خطاب قانوني ممسوح ضوئيًا؟ يقوم الذكاء الاصطناعي بتوجيه الصور إلى سير العمل الصحيح.
  
  
• اكتشاف الكائنات: يحدد العناصر مثل لوحات الترخيص أو المصدات المتشققة أو الأسقف المنهارة أو العناصر المفقودة.
  
  
• استخراج النص من الصور: يقرأ الذكاء الاصطناعي النص من الحروف الممسوحة ضوئيًا أو المعرفات أو المستندات المطبوعة - حتى عند تضمينها في ملفات JPG أو PNG.
  
  
• كشف التلاعب بالصور: نماذج إينازا تحليل البيانات الوصفية والضوضاء المرئية والطبقات لاكتشاف ما إذا كانت الصور قد تم قصها أو تغييرها أو إعادة استخدامها بطريقة احتيالية. هذا أمر بالغ الأهمية في المطالبات المتعلقة بالسيارات والممتلكات والقيمة العالية.
  
  

كل هذا يحدث على نطاق واسع، دون إجهاد بشري، وبثبات أعلى بكثير.

حيث تستخدم شركات التأمين ذكاء الصور

1. استلام المطالبات وفرزها
قم بتقييم شدة الضرر بسرعة، ومطابقته مع حدود السياسة، وقم بتوجيه الحالة وفقًا لذلك - كل ذلك قبل أن يفتح الإنسان الملف. انظر: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأضرار التي تلحق بالممتلكات لفرز المطالبات بشكل أسرع

2. أتمتة FNOL لـ MGAS وشركات النقل
يمكنك تسريع تقييم المطالبات في المراحل المبكرة من خلال قراءة الصور التي تم تحميلها وتقارير السائق الممسوحة ضوئيًا تلقائيًا. انظر: كيف يمكن لـ MGAs وشركات التأمين أتمتة استيعاب الصور في عمليات سير عمل FNOL

3. الكشف عن الاحتيال والتحقق من صحته
حدد إعادة استخدام الصور المشبوهة واكتشف التلاعب وتحقق من الاتساق مع البيانات الوصفية. انظر:

• اكتشاف الاحتيال في عمليات إرسال الصور
  
  
• واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي للكشف عن أضرار المركبات
  
  
• API للكشف عن المركبات التجارية
  
  

4. الامتثال القانوني والتنظيمي
استخرج التواريخ والمصطلحات والتوقيعات الهامة من الرسائل أو العقود الممسوحة ضوئيًا. يمكن أن يؤدي عدم معالجة هذه الصور بدقة إلى تفويت المواعيد النهائية أو التعرض القانوني. انظر: عندما تأتي الرسائل القانونية بصيغة JPG

5. صور الأقمار الصناعية والتصوير المقطعي لإعادة التأمين
استخدم الصور الجوية عالية الدقة لتقييم مناطق الكوارث ومضاهاة التعرضات. انظر: دور الأقمار الصناعية والصور الجوية في الاستجابة للكوارث

منصة ذكاء الصور من Inaza

ما يميز Inaza هو قدرتها على التعامل جميع أنواع الصور، وليس الضرر البصري فقط:

• الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: يجمع بين رؤية الكمبيوتر والتعرف الضوئي على الحروف ونماذج اللغة لقراءة كل من محتوى الصورة والنص المضمن.
  
  
• نماذج مدربة في مجال التأمين: تم تدريبه مسبقًا على آلاف الصور التالفة والنماذج الممسوحة ضوئيًا والرسائل القانونية وصور الحدود.
  
  
• معالجة مدركة للاحتيال: اكتشاف التلاعب المدمج باستخدام تحليل الملفات وفحص الطبقات والتحقق من المطابقة التاريخية.
  
  
• تكامل في الوقت الفعلي: يتم استيعاب الصور عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) ومعالجتها على الفور وتوجيه النتائج إلى أنظمة المطالبات أو سير العمل القانوني أو قوائم انتظار التحقيق في الاحتيال.
  
  

بالنسبة لشركات التأمين وشركات MGAs والوسطاء، لا يتعلق الأمر بتجربة الذكاء الاصطناعي. يتعلق الأمر بحل مشكلة تقوم بالفعل بإلقاء الناس عليها - فقط بشكل أسرع وأكثر دقة وعلى نطاق واسع.

ذا بوتوم لاين

تلعب الصور بالفعل دورًا مركزيًا في عملياتك. ولكن ما لم تتم معالجتها بذكاء واتساق، فإنها تصبح عقبات - وليس أصولًا.

تتيح معالجة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي مطالبات أسرع وأخطاء يدوية أقل واكتشاف الاحتيال بشكل أقوى وحماية أفضل ضد المخاطر القانونية. إنه يزيل التخمين. يتدرج. لا يتعب أبدًا.

وهي موجودة بالفعل داخل شركات التأمين التي سئمت انتظار مساعد آخر لفتح «مرفق آخر».

هل أنت مستعد لأتمتة عملية التقاط الصور وفتح البصيرة من كل ملف؟ تحدث إلى إينازا اليوم.